Print) A88 Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui atributatribut apa yang akan digunakan untuk klasterisasi provinsi di Indonesia berdasarkan faktor kesiapan dalam menghadapi bencana. Data yang digunakan terdiri dari tiga kelompok data yaitu data jumlah kejadian bencana yang terdiri dari 19 subatribut, data jumlah fasilitas kesehatan yang terdiri dari 14 subatribut dan data jumlah tenaga kesehatan yang terdiri dari 11 sub atribut. Penelitian ini dapat menjadi gambaran tentang bagaimana melakukan pembersihan dan pemilihan data sebelum digunakan dalam proses klasterisasi. Data-data ini akan dibersihkan dan dipilih sebelum nantinya digunakan pada proses klasterisasi. Proses pembersihan dan pemilihan data dilakukan dengan bantuan PCA (Principal Component Analysis) namun sebelumnya dibersihkan telebih dahulu dengan cara manual. Penelitian dibagi menjadi 3 percobaan. Pada percobaan pertama didapatkan 31 sub-atribut yang siap digunakan, percobaan kedua didapatkan 29 sub-atribut yang siap digunakan dan pada percobaan ketiga didapatkan 24 sub-atribut yang siap digunakan.Kata Kunci: Data mining, Klasterisasi, K-Means, PCA, R-Studio.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.